コンピュータがオブジェクトを見て解釈し始めて以来、世界は同じではありません。 顔に面白いあごひげを生やすSnapchatフィルターのような単純な要素から、スキャンレポートから微細な腫瘍の存在を自律的に検出する複雑なシステムまで、コンピュータービジョンは人類の進化において主要な役割を果たしています。
ただし、トレーニングを受けていないAIシステムの場合、そこに入力された視覚的なサンプルまたはデータセットは何の意味もありません。 にぎやかなウォール街の画像やアイスクリームの画像をフィードすることができますが、システムは両方が何であるかを認識しません。 それは、画像や視覚要素を分類してセグメント化する方法をまだ学んでいないためです。
現在、これは非常に複雑で時間のかかるプロセスであり、細部と労力に細心の注意を払う必要があります。 これは、データ注釈の専門家がやって来て、画像上の情報のすべてのバイトを手動で属性付けまたはタグ付けして、AIモデルがビジュアルデータセット内のさまざまな要素を簡単に学習できるようにする場所です。 コンピューターが注釈付きデータをトレーニングすると、風景と都市の景観、動物と鳥、飲み物と食べ物、その他の複雑な分類を簡単に区別できます。
これがわかったので、データアノテーターはどのように画像要素を分類してタグ付けしますか？ 彼らが使用する特定のテクニックはありますか？ はいの場合、それらは何ですか？
まあ、これはまさにこの投稿の内容です– 画像注釈 タイプ、それらの利点、課題、およびユースケース。
画像注釈タイプ
コンピュータビジョンの画像注釈技術は、XNUMXつの主要なカテゴリに分類できます。
- オブジェクト検出
- ライン検出
- ランドマークの検出
- Segmentation
- 画像分類
オブジェクト検出
名前が示すように、オブジェクト検出の目的は、コンピューターとAIモデルが画像内のさまざまなオブジェクトを識別できるようにすることです。 多様なオブジェクトが何であるかを指定するために、データ注釈の専門家はXNUMXつの優れた手法を展開します。
- 2Dバウンディングボックス： 画像内のさまざまなオブジェクト上の長方形のボックスが描画され、ラベルが付けられます。
- 3Dバウンディングボックス： オブジェクトの上に3次元のボックスを描画して、オブジェクトの奥行きも引き出します。
- ポリゴン： 不規則でユニークなオブジェクトは、オブジェクトのエッジをマークし、最終的にそれらを結合してオブジェクトの形状をカバーすることによってラベル付けされます。
Advantages
- 2Dおよび3Dバウンディングボックスの手法は非常に単純で、オブジェクトに簡単にラベルを付けることができます。
- 3Dバウンディングボックスは、2Dバウンディングボックス手法にはないオブジェクトの方向などの詳細を提供します。
オブジェクト検出の短所
- 2Dおよび3Dバウンディングボックスには、実際にはオブジェクトの一部ではない背景ピクセルも含まれます。 これは、トレーニングを複数の方法で歪めます。
- 3Dバウンディングボックス手法では、アノテーターは主にオブジェクトの深さを想定します。 これはトレーニングにも大きく影響します。
- オブジェクトが非常に複雑な場合、ポリゴン手法は時間がかかる可能性があります。
ライン検出
この手法は、画像の線や境界をセグメント化、注釈付け、または識別するために使用されます。 たとえば、都市道路の車線。
Advantages
この手法の主な利点は、共通の境界線を共有しないピクセルも検出して注釈を付けることができることです。 これは、短い線や遮られている線に注釈を付けるのに理想的です。
デメリット
- 複数の行がある場合、プロセスはより時間がかかります。
- 線やオブジェクトが重なると、誤解を招く情報や結果が生じる可能性があります。
ランドマークの検出
データ注釈のランドマークは、特別な関心や重要性のある場所を意味するものではありません。 これらは、注釈を付ける必要がある画像の特別なポイントまたは重要なポイントです。 これは、顔の特徴、生体認証などである可能性があります。 これは、ポーズ推定とも呼ばれます。
Advantages
ランドマークポイントの正確な座標を必要とするニューラルネットワークをトレーニングするのが理想的です。
デメリット
毎分重要なポイントに正確に注釈を付ける必要があるため、これには非常に時間がかかります。
Segmentation
複雑なプロセス。単一の画像が複数のセグメントに分類され、それらのさまざまな側面が識別されます。 これには、境界の検出、オブジェクトの検索などが含まれます。 より良いアイデアを提供するために、ここに著名なセグメンテーション手法のリストがあります。
- セマンティックセグメンテーション： ここでは、画像内のすべてのピクセルに詳細情報が注釈として付けられています。 環境コンテキストを必要とするモデルにとって重要です。
- インスタンスのセグメンテーション： ここで、画像内の要素のすべてのインスタンスには、詳細な情報のために注釈が付けられています。
- パノプティコンセグメンテーション： セマンティックおよびインスタンスセグメンテーションの詳細が画像に含まれ、注釈が付けられています。
Advantages
- これらの手法は、オブジェクトから最高の情報を引き出します。
- それらはトレーニング目的のためにより多くのコンテキストと価値を追加し、最終的に結果を最適化します。
デメリット
これらの技術は労働集約的で退屈です。
画像分類
画像分類には、オブジェクト内の要素の識別と、それらを特定のオブジェクトクラスに分類することが含まれます。 この手法は、オブジェクト検出手法とは大きく異なります。 後者では、オブジェクトは単に識別されます。 たとえば、猫の画像に動物として注釈を付けることができます。
ただし、画像分類では、画像は猫として分類されます。 複数の動物がいる画像の場合、すべての動物が検出され、それに応じて分類されます。
Advantages
- データセット内のオブジェクトの詳細をマシンに提供します。
- モデルが動物（たとえば）またはモデル固有の要素を正確に区別するのに役立ちます。
デメリット
データ注釈の専門家がすべての画像要素を注意深く識別して分類するには、より多くの時間が必要です。
コンピュータビジョンにおける画像注釈技術の使用例
| 画像注釈技術 | 使用事例 |
|---|---|
| 2Dおよび3Dバウンディングボックス | 機械学習システムの製品や商品の画像に注釈を付けて、コストや在庫などを見積もるのに理想的です。 |
| ポリゴン | 不規則なオブジェクトや形状に注釈を付けることができるため、X線やCTスキャンなどのデジタル画像記録で人間の臓器にタグを付けるのに理想的です。 それらは、そのようなレポートから異常や変形を検出するためのシステムをトレーニングするために使用できます。 |
| セマンティックセグメンテーション | 自動運転車のスペースで使用され、車両の動きに関連するすべてのピクセルに正確にタグを付けることができます。 画像分類は自動運転車に適用でき、センサーからのデータを使用して、動物、歩行者、道路オブジェクト、車線などを検出して区別することができます。 |
| ランドマークの検出 | 人間の感情を検出して研究し、顔認識システムを開発するために使用されます。 |
| 線とスプライン | ロボットが自動化されたタスクを実行するための境界を確立できる倉庫や製造ユニットで役立ちます。 |
アップラッピング
ご覧のとおり、 コンピュータビジョン 非常に複雑です。 世話をする必要がある複雑さがたくさんあります。 これらの見た目と音は気が遠くなるようなものですが、追加の課題には、エラーのない高品質のデータのタイムリーな可用性が含まれます データ注釈 プロセス、ワークフロー、アノテーターの対象分野の専門知識など。
そうは言っても、 シャイプ 質の高いデータセットを必要とする企業に提供するという途方もない仕事をしています。 今後数か月で、機械学習システムがエラーなしでデータセットに正確に注釈を付けることができるこの分野での進化も見られます。
